一个机器学习增强的合作游戏框架，用于区块链和基于非同质化代币的艺术品交易，采用零知识证明

Summary

本研究通过将机器学习整合进CoGTT框架，提升了智慧城市环境中基于NFT的数字资产交易。该框架通过公有区块链上的智能合约实现，并支持零知识证明，提升了公平性、适应性和透明度，实现了84%的交易完成率，同时考虑了去中心化系统固有的执行成本。

Abstract

在智慧城市的背景下，非同质化代币（NFT）通过实现安全、去中心化的交易，正在改变数字艺术市场。随着NFT交易的增长，智能和适应性变得至关重要——这使得机器学习（ML）的集成变得不可或缺。然而，现有模型，尤其是合作博弈论交易（CoGTT）框架，在所有交易阶段都未能充分利用机器学习。关键缺口包括实时适应性有限、谈判策略不优以及买卖双方匹配不足。本研究通过将机器学习整合进三阶段CoGTT框架——机器学习增强的天真交易、最小极限价格谈判和基于均衡的交易——来弥补这些空白，以提升决策和定价能力。该方法论在基于公有区块链的模拟环境中，利用智能合约应用机器学习算法，如决策树、聚类和强化学习（Q-learning）。模拟使用一个反映市场动态和艺术家信誉的定制数据集。该数据集是合成生成的，旨在模拟NFT市场，同时保持受控的实验条件，这可能限制了其直接应用于波动较大的现实市场。零知识证明（ZKP）被用来保护隐私。使用ZKP是为了保护隐私。对机器学习模型用于NFT价格估算与战略竞价的比较分析展示了将预测算法与强化学习结合的有效性。线性回归和随机森林模型都能准确估算NFT价格，其中随机森林实现了更高的实时预测准确率（R² = 0.9920）。K-means聚类有效将市场参与者细分，支持有针对性的谈判，实现了0.8178的轮廓得分。将Q学习与随机森林集成，可以实现动态竞价策略，最大限度地缩小推荐价格与实际价格之间的差距。离散动作集（减少、停留、增加）支持可解释的实时出价调整。这些发现凸显了机器学习驱动的NFT交易系统支持智慧城市中可扩展、隐私合规数字市场的潜力，通过自动化的数据驱动流程将交易行为与市场需求对齐。

Introduction

区块链技术与非同质化代币（NFT）的融合，带来了一种变革性的数字资产所有权和交易模式，尤其是在智慧城市领域。在这种环境下，数字艺术品交易框架使艺术家能够将其创作变现，并通过去中心化基础设施为收藏家提供可验证的所有权。这与智慧城市的目标如透明度、可追溯性和自动化高度契合。诸如高额交易费用、有限的互操作性以及版权执法不足等多种因素阻碍了这些系统的采用和可扩展性。

越来越多的基础性研究从多个角度探讨这些问题。Vujicic 等人¹ 和 Kumar 等^{人2提供了} 去中心化金融和支撑NFT交易的创新合约机制的技术概述。Ante等人^3和 Guan等^人4探讨 NFT市场的经济行为和用户体验，突出利益相关者的波动性和战略行为。数字艺术之外的应用——如废弃物管理⁵、安全AI交易⁶和法律合规⁷——展示了NFT平台在去中心化生态系统中的多样性和不断扩展的实用性。

跨学科方法也已出现以增强这些平台。博弈论已被用于解决激励结构、所有权争议和法规遵循问题，正如Sun等人⁸、Gao等9和Shao等¹⁰的研究所示。这些研究设计了基于均衡和惩罚驱动的模型，以鼓励公平行为和高效资源分配。与此同时，机器学习（ML）技术被引入以提升NFT生态系统中的欺诈检测、价格预测和内容估值^{，提供数据}驱动策略以优化^{交易效率9,10}。近期研究开始探索利用深度学习和视觉特性进行NFT价格预测。Seyhan和Sefer¹³提出了一个深度学习模型，用于预测主次NFT销售价格，展示了比基线模型更高的准确性。同样，Pala和Sefer¹⁴采用基于图像的NFT属性转移学习来预测销售特征，凸显了视觉特征在价格决定中的重要性。这些工作通过强调替代数据模式补充了我们的方法，而我们的框架则将机器学习与博弈论协商相结合，实现动态和自适应交易。

最新文献强调区块链和NFT技术在保障数字生态系统安全和重塑市场动态方面日益增长的影响力。区块链整合提升了数字平台中的资产安全性、防欺诈性和去中心化所有权，尤其是在游戏和虚拟经济领域¹⁵。与此同时，NFT驱动的加密美学和去中心化艺术市场揭示了复杂的社会技术互动，重塑艺术价值、所有权和文化生产¹⁶，而实证研究表明NFT定价主要受稀缺性、创作者声誉和市场动态的影响¹⁸。定量和基于网络的分析进一步表明，战略优化和结构化互动网络显著影响去中心化市场及相关系统的经济结果、稳定性和成功模式^19,20。

尽管有这些进步，当前的NFT交易框架——尤其是基于合作博弈论交易（CoGTT）的框架——在适应性和决策能力方面仍然有限。 图1 展示了拟议机器学习增强合作博弈论交易（CoGTT）框架的架构图。现有模型大多是静态的，常依赖启发式或基于规则的策略，未能考虑复杂且动态的市场状况和用户行为。这导致交易效率低下、定价策略不佳以及交易公平性有限。

本研究提出了一个机器学习增强CoGTT框架，用于去中心化数字资产交易平台，以解决这些限制。该框架结构分为三个渐进阶段——机器学习增强的天真交易、最小极限价格谈判和基于均衡的交易——利用监督式、无监督式和强化学习技术，提升市场分析、战略谈判和均衡发现。具体来说，分类模型（如决策树）、聚类算法（如K均值）和动态学习方法（如Q学习）被用于优化交易匹配、价格设定和谈判策略。

这种机器学习增强架构部署在支持智能合约的区块链平台（此处为以太坊区块链），确保交易的去中心化、透明和自主执行。为了保护用户数据并保持机密性，集成了ZKPs，实现加密安全的交易验证，同时不泄露敏感信息。机器学习驱动的洞察直接影响智能合约逻辑，嵌入预测价格和响应实时市场动态的自适应阈值。

总之，本研究引入了一个可扩展、保护隐私且智能的交易框架，部署于公有区块链上，表 1 中设有燃气费和部署成本计算表，显著提升了NFT交易系统的效率（如 表2 和 表3所示）、可信度和适应性。通过将机器学习与博弈论逻辑和区块链基础设施紧密结合，所提方案契合智慧城市的目标——提供一个安全、公平且包容用户的数字资产交易平台。

本研究提出了一个混合框架，将机器学习与合作博弈论交易（CoGTT）整合，以支持基于NFT的数字艺术市场中的定价、谈判和决策。预测模型与智能合约相结合，提升交易环境中的流程自动化、公平性和安全性。为了满足隐私和合规要求，ZKP被用于价格匹配、所有权验证和真实性验证。该框架采用三阶段结构，包括机器学习辅助的天真交易、最小极限价格协商和基于均衡的交易，为可扩展的NFT市场运营提供了协调的方法。

表4中的比较分析 8,9,10,13,14,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32， 33,34,35,36,37,38 重点展示了区块链、NFT、机器学习和博弈论模型在数字市场、物联网安全和能源系统等去中心化领域的整合。以往研究表明，结合先进学习模型与区块链机制，可以提升定价的准确性、安全性、透明度和均衡优化。实证和分析证据表明，通过混合机器学习-区块链框架，效率提升、欺诈缓解、成本降低和公平激励分配。

Protocol

基于区块链的NFT艺术品交易框架构建为一个多层协议，集成了智能合约、隐私保护机制、博弈论建模、机器学习算法、强化学习和燃气成本评估等统一架构。

该过程始于智能合约的开发，定义了参与者注册、资产挂牌、订单提交和交易执行等核心功能。这些合同支持用户上线、资产注册和安全的订单处理。为了评估正确性和效率，测试了合同逻辑，并在不同的交易速度设置下记录了执行成本。

ZKP的加入旨在验证艺术品的真实性，同时不泄露敏感细节。每笔交易都通过链上检查和ZKP验证进行双重验证，确保机密性和数据完整性。模块化的ZKP设计独立于主智能合约，支持集成并支持大规模部署。通过评估了证明生成和验证延迟以评估可行性。

基于网页的界面采用通用框架实现。界面包含登陆页、艺术家仪表盘和交易平台等模块。基于钱包的认证支持交易签名，上传和铸造功能则允许艺术家将数字作品代币化。

在市场设计层面，合作博弈论交易（CoGTT）模型采用了结构化的三阶段谈判机制。第一阶段基于提交的出价和要价进行直接价格匹配。未匹配的参与者进入第二阶段，采用协商的最小-最大定价策略，包括中点估值方法。如果未达成协议，交易进入第三阶段，在此阶段应用纳什均衡原则，并进行迭代谈判直到达到均衡趋同价格。这些阶段通过模块化算法实现：天真匹配（算法1）、中点经纪（算法2）、纳什均衡交易（算法3）以及集成工作流程（算法4）。

机器学习模型被集成到交易流程中，以支持决策。市场特征如买卖、卖价、交易量、历史价格数据和声誉评分被用于预测建模。线性回归（算法5）估算公平价格，性能通过均方误差（MSE）进行评估。K-均值聚类（算法6）由特征归一化和基于PCA的降维支持，将用户分割成群类，并以剪影评分评估。随机森林（算法7）提供了通过MSE和R²验证的额外价格预测。一种整合算法（算法8）将回归、聚类和随机森林输出结合，形成动态决策流，用于自适应交易。

通过Q学习进行强化学习，用于优化竞价策略。状态空间由当前价格水平和竞价价值定义，动作包括增量、减少或保留。Q代理通过随机森林预测的反馈进行训练，学习减少定价误差和提升参与者效用的策略。模拟持续进行直到趋同于均衡的策略，并在模拟交易环境中验证输出。

每个合同函数的燃气消耗都会被系统记录，交易成本在不同速度设置下计算。例如，registerArtist（）函数消耗了90,123单位的气体，相应的成本与市场ETH价格进行了基准对比。这些评估识别了成本与执行效率之间的权衡。

该框架的表现通过多种指标进行评估。线性回归的MSE为4.54×10⁻²⁸，而K均值聚类则为0.8178。随机森林的MSE为0.1311，R2为0.9920。在不同定价条件下，Q学习输出的收敛性和均衡对齐进行了评估。这些结果表明该方法支持基于区块链的市场条件下NFT艺术品交易的可行性。

拟议的数字艺术交易合作博弈论交易（CoGTT）框架

创新的混合方法——合作博弈论交易（CoGTT）框架，将博弈论NFT交易方法与额外的定价机制和纳什均衡相结合，以提升NFT市场的效率和协调性。该方案基于智能合约支持的区块链平台。该方法利用先进的密码学技术和ZKPs确保交易验证的安全且私密。ZKP允许验证所有权和交易详情，同时不泄露买家或卖家的敏感信息。

该方法引入了创作者、买家和中间经纪人之间在去中心化市场中的战略性互动。该模型旨在优化交易结果，在考虑竞争与合作动态的同时，平衡所有参与者的激励。虽然该框架主要聚焦于朴素的买卖匹配、基于中点的谈判和基于纳什均衡的结算，但其他方法如二价拍卖在NFT市场中依然具有重要意义。在数字艺术品交易中，拍卖师通过以下方法确定交易价格：

消费者竞价：价格直接根据买家的最高出价设定。这种方式反映了买家为艺术品支付的最高价值，促进了竞价竞争。

平均价格法：价格计算为买方报价与卖方要价之间的中间点，形成均衡。该均衡价格计算：

平衡（EPrice）= 达尔_{特·普赖斯} + 达特_·比利

这种做法旨在平衡买卖双方的利益，实现公平且双方都能接受的交易。这些方法为定价策略提供了灵活性，能够满足数字艺术品交易生态系统中多样化的偏好和市场动态。

基于三阶段博弈论的合作交易模型

本节介绍了一种创新的三阶段博弈论合作交易方法，专为数字艺术设计。该方法动态调整竞价和要价，以优化交易效率和公平性，如 表2 和 表3所示，由经纪人协助。其目标是提升去中心化NFT市场的公平性、效率和盈利能力，在创作者与艺术品买家利益之间取得平衡。 图2 展示了数字艺术品提出的三阶段交易系统模型，详细算法见算法4。所提的CoGTT框架高效完成了数字艺术品交易过程的三个阶段：a）基于要价和竞价的朴素交易，b）基于协商的最小最大价格交易，c）使用纳什均衡法进行交易。第一阶段，基于创作者和买家的初始信息启动天真交易。第二阶段则根据卖方和买方之间协商的最低限价对剩余未交易的请求进行交易。最后，第三阶段采用纳什均衡法来完成交易过程。

第一阶段——对要价和竞价的天真交易：

第一阶段，数字艺术创作者（供应商）按要价和最低销售价按递增顺序排列。同样，买方（消费者）根据提交的竞价和最高出价按递增排列。创作者的最低要价和买家的最高出价均予以保密。随后采用合作方式匹配买家与创作者，促进艺术品的分配，使买家的竞拍价格与创作者的要价相符。只要合计要价在买方出价范围内，这种分配可以涉及单一或多位创作者。因价格限制无法在此阶段获得艺术品的买家将进入第二阶段。交易方法的细节详见算法1。

第二阶段 - 以协商的最小最高价交易

第二阶段，针对未匹配买家的需求进行回应，完成交易流程，利用数字艺术创作者的最低要价和买家的最高竞价。交易方法采用多种方法，包括中间价、日内中点和市场均衡，以确定提升交易效率的中点。这些中点方法的具体细节将在以下子节讨论。交易方法的详细信息见算法2。

中间价值：一种中介方法，旨在通过简单的中等价值方法找到创作者和买家之间的中间价值。例如，如果数字艺术的竞价是50，叫价是52，那么通过平均买卖价和卖价，可以找到中间价值。

日内中点价值：综合经纪方法标记同类艺种的最低交易价格，同时标示同类艺种的最高价，并使用以下公式计算中点价：（当日当前高点 + 当日最低价）/2。如果中价高于艺术创作者的最低要价且低于买方最高出价，则该中等价即为交易价格。

市场均衡：中价是市场均衡的重要指标。它反映了艺术创作者（要价）和买家（竞价）对资产的匹配价格。该价值通过平均最高竞价和最低卖价计算得出，为交易者提供一个公平的当前市场价值代表，不受极端买卖价格影响。该公式用以下3个方程表示。

 

第三阶段——纳什均衡法交易

第三步，剩余未交易请求的扩展信息，如创作者的最低要价和买方最高出价，向双方揭示，使双方达成一个均衡点，即买方出价最高至其愿意接受的最低点。交易方法的详细内容见算法3。

在框架的第一和第二阶段，采用保密性和激励对齐措施，以防止策略性价格错误报告。买家的最高支付意愿和创作者的最低可接受价格在分配时作为保密值被保留，限制了通过低报或高估来操控的机会。由于匹配决策依赖于区间（最低卖价和最高买价），而非明确披露，错误报告价格的尝试增加了被排除在第一阶段或第二阶段配置之外的可能性，从而减少交易机会。此外，当早期交易失败时，协议会基于纳什均衡进入第三阶段。在此阶段，迭代调整导致结果趋同，更准确反映参与者的真实估值。这一进度有助于防止早期阶段的虚报，因为操作失败只会延迟执行，最终需要真实披露估值才能顺利完成交易。

机器学习（ML）算法的输出不被视为孤立预测，而是被积极嵌入三阶段合作博弈论交易（CoGTT）框架中，指导定价、谈判和均衡发现。这些连接现在描述如下：

第一阶段——带线性回归的天真交易：线性回归模型通过将买卖特征与历史趋势平均，生成公平的价格基准。然后，这个预测的合理价格会与买方提交的出价和创作者的要价进行比较。如果任一方报告的价值与预测的公平价格有显著偏差，配置将被降优先级，从而减少虚报的动机。因此，回归输出作为过滤机制，决定哪些交易被认为适合直接配置。

第二阶段——随机森林的最小最大谈判：随机森林模型通过纳入买卖价差、交易量和声誉评分，优化动态价格估计。这些预测直接用于校准基于中点的谈判方法（中间价值、日内中点、市场均衡）。例如，在计算中点价格时，将随机森林预测作为修正因子应用，以确保谈判价值与市场行为一致。这种整合确保经纪结果基于已学习的市场模式，而非任意的算术中点。

第三阶段——基于均衡的交易，采用K-均值聚类：在此阶段，买卖双方首先根据行为特征（买卖激进度、声誉、历史活动）被细分为群体。这种细分确保了可比参与者之间能够进行趋同平衡的谈判，从而降低波动性并提升公平性。因此，这些簇分配作为群体层面的约束，决定在均衡发现中考虑哪些价格。

强化学习（Q-learning）集成：Q-learning基于随机森林预测，优化动态竞价策略。每次代理调整出价（降低、持有或增加）时，奖励信号相对于随机森林预测的公平价格进行计算。通过多阶段，Q-agent学习最小化定价误差和最大化效用的策略，这些策略在第三阶段均衡交易中直接实施。实际上，这意味着买方在均衡发现过程中的出价调整依赖于经过训练模拟优化和验证的策略。

这些机制共同表明，机器学习输出作为决策支持引擎与CoGTT阶段紧密耦合。线性回归强化了现实的初始配置，随机森林将谈判建立在实证市场行为基础上，聚类结构化均衡过程，强化学习推动自适应策略的细化。通过明确将算法预测与操作决策点关联，该框架确保交易不仅自动化，还受市场适应性智能的指导。

数据集、特征与可重复性框架

数据集定义与动机

NFT和数字资产交易环境具有多种市场和参与者属性，包括买方出价、卖方卖价、历史交易价格、交易量和参与者声誉。由于没有公开的NFT数据集能同时提供所有这些属性，本研究采用合成生成的数据集，实现受控协议验证，同时保持真实的市场行为。数据集大小根据实验场景和模型需求，在100到1000之间不等。

每个数据集记录包含以下字段：买卖、卖出、历史价格、成交量、声誉和公允价格，其中公允价格定义为买卖价和卖价的算术均值。

合成数据生成过程：

买方投标从有界均匀分布中抽样，使用如[90， 110]用于小规模实验和[100， 1000]用于大规模模拟等范围。卖方卖出价通过在相应买价中加入正的随机偏移来生成，模拟了现实的买卖价差。历史价格基于以买价为中心的正态分布，并带有叠加噪声以模拟市场波动性。交易量以预定义范围内的整数值生成（例如，[1,10]或[100,100]），而参与者声誉评分则从均匀分布中抽样，分布为[0， 1]（归一化信任评分）或[0， 5]（星级表示）。所有实验均使用固定随机种子（numpy.random.seed（42））以确保数据集的确定性和可重复性重建。

数据方案、存储与访问

所有数据集均以CSV格式存储，采用固定的六列模式：（买卖、卖价、historical_price、数量、声誉、fair_price）。除非另有说明，每个CSV文件通常包含约1000条记录。为了实现去中心化的可重复性，数据集文件会上传到IPFS，相应的内容标识符（CID）与智能合约地址一起记录在配置文件中。这种设计允许独立检索相同数据集，无需依赖集中存储。

数据集准备与拆分

数据集通过80/20训练-测试分割，通过train_test_split random_state=42实现的80/20训练-测试分割。在随机森林超参数调优过程中采用五重交叉验证，而在需要时，特别是针对聚类和基于PCA的工作流程，则会使用StandardScaler（）进行特征缩放。

机器学习模型与参数化

所有机器学习模型均采用既定库和固定配置实现，以确保可重复性。参数和数值的完整摘要见附表。线性回归（LR）采用最小二乘估计器，以买卖、历史价格、成交量和声誉为输入，公允价格作为目标变量。性能通过均方误差（MSE）进行评估。K-均值聚类应用于缩放特征子集，可选择使用主成分分析（PCA）进行缩减，其中两个成分的方差超过90%。簇数通过肘部和轮廓标准在2至3区间选定。随机森林回归（RF）用于非线性价格估计，涉及100–200棵树，深度和分裂参数通过五重交叉验证调整。模型性能通过MSE和R²进行评估。Q-学习以表形式强化学习方法实现，包含31个离散化价格状态、三个出价调整动作和固定学习参数（α = 0.1，γ = 0.9，ε = 0.1）。通过稳定章节奖励来评估趋同。计算上，线性回归和K均值对最多10个³ 个样本的数据集可在几秒内完成，随机森林训练则根据规模需要几秒到几分钟，Q-学习因其低维状态空间而高效收敛。

区块链执行、隐私与成本记录

智能合约的部署与执行

编码交易逻辑的智能合约用Solidity编写（pragma ^0.8.20），并启用编译器优化（200次运行），并通过标准化开发框架部署在Sepolia测试网络上。基于钱包的交易签名通过浏览器钱包通过RPC端点连接完成。合同部署和交易功能的 gas 使用量会被自动记录，执行成本则通过实时的 ETH/USD 转换率计算。

零知识证明积分

隐私保护验证通过ZK-SNARK流水线实现，包括电路编译、可信设置、证明生成和链上验证。证明在链下生成，并通过与主交易合同同时部署的专用验证者合约在链上验证，从而在不泄露敏感参与者数据的情况下验证所有权和交易正确性。

软件环境与执行流程

所有实验均在固定硬件配置的64位Linux系统上进行。机器学习工作流在Python环境中执行，而区块链开发和前端交互则依赖基于JavaScript的固定框架版本的栈。前端应用通过包管理器构建和服务，智能合约通过标准化开发框架编译和部署，ZKP验证集成到交易执行流程中。

精确的软件版本、编译器标志、钱包配置、IPFS 钉住策略、执行命令以及示例 CID 都会在可重复文件中记录，以便于独立复制。

运营成果与完成率

所部署协议的稳健性体现在其执行统计数据中。核心智能合约功能实现了较高的完成率，所有交易操作的整体成功率为84%。详细的函数级执行次数和完成率会在相应的结果表中报告。

算法

本节介绍了一个三阶段合作博弈论数字艺术品交易框架，利用经纪人收集创作者的可用艺术品单位及其要价，以及用户的所需单位和竞价。基于该方法，经纪人随后促进创作者与用户之间的交易。交易过程分为三个不同阶段：第一阶段，应用一个简单的交易算法来对要求价和竞价价格进行分析，详见算法1。第二阶段引入了基于最小最大价格协商的交易算法，见算法2。最后，第三阶段采用基于纳什均衡的交易算法，详见算法3，算法4将这三种算法整合成全面的三阶段合作博弈论数字艺术品交易方法。算法5展示了公平价格预测的线性回归。算法6展示了买卖双方分组的K-均值聚类。算法7显示了实时价格预测的随机森林。算法8展示了基于机器学习的NFT交易算法流程。算法5–8是算法8的一部分。

该框架实现了三阶段合作博弈论交易（CoGTT）机制，系统化处理基于NFT的数字艺术品交易。第一阶段采用直接买卖匹配进行朴素交易，具体见算法1。买家按出价递减排序，卖家按要价递增排序，从而在买方预算限制内实现艺术品的顺序分配。无法在此阶段完成交易的买家将被送入第二阶段，在此阶段使用算法2进行协商的最小最大定价。该阶段计算卖方最低要价与买方最高竞价之间的中间价，并通过市场需求和实时交易指标进一步调整。只有当谈判价格保持在允许的买卖区间内时，交易才会被执行。对于仍未解决的交易，框架进入第三阶段，采用算法3应用纳什均衡交易。在这里，基于参与效用的迭代价格调整收敛到稳定的均衡价格，确保理性结算。这三个阶段在算法4定义的统一决策流程中协调，将直接匹配、经纪和均衡解析整合到单一交易流程中。

为了提升定价准确性、适应性和战略决策能力，CoGTT框架配备了多种机器学习模型。算法5应用线性回归，利用可观察的市场特征估算基线公平价格，作为初步交易评估中的可解释过滤机制。在实时谈判中，算法7采用随机森林回归器捕捉受买卖价差、历史价格、成交量和参与者声誉影响的非线性定价模式。参与者行为通过算法6进一步结构化，该算法将基于PCA的K-均值聚类和降维方法应用于买卖双方将行为相似的群体化，从而提升均衡谈判中的稳定性。这些模型集成到算法8中描述的统一机器学习驱动交易流程中，线性回归支持第一阶段过滤，随机森林优化第二阶段的谈判价格，聚类为第三阶段参与者分组提供信息，强化学习优化出价调整至纳什均衡。这些算法共同确保所提框架不仅理论基础，还具备适应性、数据驱动性，并适用于动态NFT市场环境。所有算法均列于 补充文件1中。

Results

提出的基于区块链的数字艺术品交易方法利用了ZKPs。每种交易方式都封装在一个智能合约中，核心功能——如艺术创作者注册、用户注册和交易机制——被定义为专门的合约功能。模拟中使用的区块链平台环境参数如 表1所示。

为保持一致性，所有交易方式均遵循标准化的公有区块链参数和注册流程。ZKP通过验证艺术品所有权，增强安全性，同时保护敏感数据的机密性。所提的前端方法采用Next.js开发，包含着陆页和用户资料页。主要智能合约功能包括RegisterArtist（）、RegisterUser（）、SellOrderRequest（）、BuyOrderRequest（）和TransactionExecute（）。

这些合约部署在公有区块链网络上，利用市场的公开ID来追踪NFT的ID和节点。该方法将博弈论NFT交易策略与先进定价机制（CoGTT）相结合，以优化NFT市场的效率和协调。由此产生的市场允许利用基于区块链的NFT代币铸造、购买、销售和...

Discussion

本研究提出了一种机器学习增强的合作博弈论交易（CoGTT）框架，用于基于NFT的数字艺术市场，旨在提升定价准确性、战略谈判能力和决策效率。该方法将监督、无监督和强化学习模型——如决策树、K-Means和Q-learning——整合到智能合约支持的区块链平台上，实现去中心化、透明和自适应交易。引入了三阶段结构：机器学习增强天真交易、最小极大价格谈判和基于均衡的交易，实现动态市场行为分析和交易优化。此外，ZKPs的加入旨在确保交易隐私保护、安全且可验证。这一混合框架通过增强数字资产交易所的信任、公平性和可扩展性，与智慧城市目标^{保持一致。}

这项研究通过引入一种融合机器学习、博弈论和区块链技术的新颖跨学科框架，推动了科学领域的发展，以增强NFT交易系统。它通过数据驱动的定价模型和自适应谈判策略，提高了贸易准确性，如 表2 所示。通过将合作博弈论与监督式和强化学习相结合，它提供了一种实用且可测试的解决方案，将理论模型与现实世界的区块链实现相结合...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Hardhat（区块链开发框架）	安全帽	v2.19.1	https://hardhat.org
MetaMask（钱包扩展）	MetaMask	v11.10.0	https://metamask.io
Next.js	Next.js	v14.1.0	https://nextjs.org
Node.js	Node.js	v20.11.1	https://nodejs.org
NVIDIA RTX 3060	NVIDIA	https://www.nvidia.com/	英特尔 Core i7-12700H
彩彩罐	Pinata.cloud	v2.1.0	https://www.pinata.cloud
钉顶政策	Pinata.cloud	—	https://docs.pinata.cloud
反应	反应	v18.2.0	https://react.dev
混音版本	混音版本	v0.31.0	https://remix.ethereum.org
Solidity（编译器语言）	固体	v0.8.20	https://soliditylang.org
Ubuntu	Ubuntu	22.04 LTS	https://ubuntu.com